油氣井工程中的管柱結構由套管和油管構成,其中,油管位于管柱結構的最內層,其材料多為碳鋼或高強度鋼等。在油氣開采過程中,油管內壁長期暴露在含硫的腐蝕性環境中,管道內壁易發生腐蝕,影響管柱完整性[1-2]。因此,對舊油管腐蝕缺陷進行有效的無損檢測具有重要意義。針對舊油管內壁腐蝕缺陷檢測,目前主要采取離線檢測方式,即將油管從油氣井管柱中抽取至地上后,采用漏磁檢測（Magnetic fluxleakage testing,MFL）方法對油管實施檢測,但是漏磁檢測多為內檢式檢測,需要清管器配合,操作過程復雜[3]。在漏磁成像技術方面,受到計算量龐大、耗時長等限制,成像技術難以應用到實際檢測工程當中[4],另外漏磁檢測會造成被測管道永久磁化[5],而不會造成被測管道永久磁化的主流技術有磁記憶檢測（Metal magnetic memory testing,MMM）,超聲檢測（Ultrasonic testing,UT）,渦流檢測（Eddy current testing,ECT）等。但是,磁記憶檢測受環境磁場影響較大[6],傳統的超聲檢測則需要耦合劑,操作復雜[7]。其中,渦流檢測技術中的脈沖渦流檢測（Pulsed eddy current,PEC）利用矩形脈沖作為激勵信號,對管道內壁腐蝕具有較高的敏感性。更為重要的是,PEC能夠在惡劣環境條件下穩定工作,具有成本低、安全性強、操作簡單等特點。因此,脈沖渦流檢測在舊油管腐蝕缺陷檢測領域展現出巨大的潛力和優勢,被視為未來舊油管檢測技術發展的一個關鍵方向。

無損檢測發展至今,國內外學者針對油套管、輸送管等管道的體積型缺陷的脈沖渦流檢測已開展了相關研究。張超等[8]基于脈沖渦流檢測方法對雙層異質金屬套管壁厚減薄缺陷的分類識別及定量評估方法進行了研究。JIN等[9]基于脈沖渦流檢測方法,提出了一種改進的主成分分析方法,并引入了隨機森林算法對缺陷進行分類識別,有效檢測出油氣井管柱結構中的腐蝕缺陷。YANG等[10]開發了一種基于均勻圓形陣列的脈沖渦流檢測系統,用于井下套管的不對稱缺陷檢測。在優化探頭構型方面,FU等[11]設計了橫向探頭與縱向探頭對套管進行脈沖渦流檢測,成功檢測出了套管大面積減薄缺陷與裂紋缺陷。CHENG等[12]提出了使用軸向雙AMR傳感器拾取的磁場z矢量之差作為檢測信號的方法以提高檢測信噪比。任淑廷等[13]基于勻強激勵磁場梯度脈沖渦流檢測方法,利用磁場梯度傳感器設計了相關探頭,提升了非鐵磁性金屬亞表面腐蝕缺陷的檢測靈敏度和成像精度。

目前針對油管腐蝕缺陷成像的研究較少,且脈沖渦流檢測成像技術多應用于非鐵磁性材料。文章針對目前存在的管道腐蝕缺陷脈沖渦流檢測成像技術展開了研究。提出了一種脈沖渦流雙傳感器差分探頭,通過對脈沖渦流檢測信號進行處理,將得到的下降沿對數曲線斜率和歸一化差分信號峰值作為信號特征,用于對缺陷進行成像。所提方法旨在為實際工程應用提供相關參考,從而提高對腐蝕缺陷的檢測準確性和可靠性。

1. 脈沖渦流雙傳感器差分探頭構型

在脈沖渦流檢測中,對于鐵磁性試件亞表面缺陷的檢測,傳感器在拾取信號時會受到較大的噪聲影響,檢測靈敏度不高,檢測難度較大。鑒于被測試件為鐵磁性材料,且需對其內壁缺陷進行檢測,文章提出了脈沖渦流雙傳感器差分探頭,該傳感器由激勵線圈、聚磁鐵芯及磁場傳感器構成,其結構示意如圖1所示。其中,傳感器1與傳感器2同軸放置,分別置于鐵芯底部及頂部,當拾取檢測信號時,傳感器1與傳感器2會同時受到噪聲信號的影響,通過對兩個傳感器的檢測信號做差可以削弱噪聲信號,從而提高信號的信噪比并減小噪聲對檢測結果的影響[12]。

另外,該雙傳感器差分探頭能夠同時實現兩種磁場感測機制：① 傳統絕對磁場感測；② 軸向梯度磁場感測。傳感器1與傳感器2的軸向位置不同,通過做差引入了軸向梯度磁場信號,而基于磁場梯度感測機制進行檢測能夠提高檢測靈敏度[13]。在試驗中,文章將詳細評估這種雙傳感器差分探頭在實際應用中的性能表現,以期為舊油管內壁腐蝕缺陷的檢測提供一種更有效、更可靠的解決方案。

2. 舊油管內壁腐蝕缺陷脈沖渦流檢測試驗

2.1 試驗平臺及參數設定

所搭建的舊油管腐蝕缺陷檢測試驗系統結構示意及實物圖如圖2所示。該系統主要包括：由AFG3022C型信號發生器和HSA4011型功率放大器組成的激勵模塊,用于拾取檢測信號的雙傳感器差分探頭,由多通道濾波放大器、采集卡和計算機組成的檢測信號處理模塊,以及能夠實現管道周向以及軸向掃查的旋轉臺和平移臺。其中,雙傳感器差分探頭由激勵線圈、雙磁場傳感器（TMR2584）和聚磁鐵芯（Ni-Zn鐵氧體）組成。兩個磁場傳感器用于拾取不同軸向位置處的磁場z分量（Bz）作為檢測信號。探頭相關參數如表1所示。

被測試件為油管,其材料為碳鋼。油管直徑為60.32 mm,管道壁厚為4.83 mm。其實物如圖3所示,在試件內壁處預制有5個不同尺寸的平底孔用于模擬局部腐蝕缺陷,依據尺寸分為以下兩組：① 缺陷#1、缺陷#2、缺陷#3,用于分析檢測信號與缺陷深度間的關系；② 缺陷#3、缺陷#4、缺陷#5,用于分析檢測信號與缺陷邊長間的關系。管道內壁腐蝕缺陷尺寸（邊長×深度）如表2所示,其中缺陷倒圓角半徑均為2 mm。

將探頭放置于油管外壁上方,對管道內壁腐蝕缺陷進行檢測。在鐵磁性金屬的檢測過程中,如果持續通入正激勵的脈沖電流,可能導致鐵磁性金屬暫時帶有磁性,從而影響檢測效果,因此,文章考慮向激勵線圈中通入最大幅值為50 mV,最小幅值為?50 mV,占空比為50%,重復頻率為25 Hz的方波脈沖激勵信號。通入的正負激勵方波信號可以在磁場中引入相反方向的磁通量,從而削弱激勵信號可能帶給管道的部分磁性。采集卡所拾取的激勵信號與原始檢測信號如圖4所示,試驗中,功率放大器的放大倍數為10,多通道濾波放大器的放大倍數為8。

2.2 信號特征分析

為分析缺陷尺寸與檢測信號的定量關系,文章選用以下兩類信號特征：下降沿對數曲線斜率（SK）；歸一化差分信號峰值（SP）。在提取信號特征SK時,需要對檢測信號下降沿部分進行單對數處理,要求檢測信號均為正值,因此首先將原始檢測信號調整至大于等于零,作為待分析與處理的檢測信號；而對于信號特征SP,由于檢測信號同時受管道的相對磁導率和電導率的影響,為了抑制相對磁導率對檢測信號的影響,需要先對檢測信號進行歸一化處理,以獲得歸一化檢測信號。為探究檢測信號與缺陷尺寸間的關系,將探頭放置于無缺陷處與各個缺陷中心處,獲得不同磁場感測機制下的信號處理結果,如圖5所示（圖中BZN為歸一化信號值）。

由圖5可知,在不同缺陷處,檢測信號和歸一化檢測信號都顯示出明顯的差異且呈現出一定的規律性,即：缺陷尺寸越大,檢測信號的幅值越小,而歸一化檢測信號的幅值增長速率加快,直至趨于平緩。為了獲取信號特征SK,對檢測信號的下降沿部分進行單對數處理,處理結果如圖6（a）~（d）所示；為了獲取信號特征SP,首先以無缺陷處的歸一化檢測信號作為參考信號,將不同缺陷處的歸一化檢測信號與參考信號進行差分,得到歸一化差分信號,結果如圖6（e）~（h）所示。

由圖6可知,隨著缺陷尺寸的增大,下降沿對數曲線在線性范圍內的斜率增加。這是由于缺陷越大,渦流在試件中的衰減速率增加。此外,隨著缺陷尺寸的增大,歸一化差分信號曲線的峰值也增大。這是因為缺陷越大,歸一化檢測信號與參考信號的差異越大,因此差分后的歸一化信號峰值也隨之增大。由此得出結論,將下降沿對數曲線斜率以及歸一化差分信號峰值作為信號特征能夠對缺陷尺寸進行定量評估。

2.3 腐蝕缺陷成像及討論

為獲取缺陷的詳細信息,對缺陷進行成像處理。在管道上設置包含缺陷在內的軸向60×周向60個采樣點的掃查范圍,使缺陷位于掃查范圍的中心處,掃查步長設置為1 mm,對缺陷#3、缺陷#4以及缺陷#5進行掃查。另外,為了在同一水平對比不同檢測機制以及不同信號特征的檢測效果,首先將信號特征進行歸一化,歸一化信號特征定義為NSK和NSP,其中,NSK表示信號特征SK經歸一化處理后的結果,NSP表示信號特征SP經歸一化處理后的結果。缺陷#3~#5的掃查成像結果如圖7所示。

由圖7可以看出,基于兩種信號特征均能對缺陷進行成像顯示,且能夠看出缺陷的大致形貌。另外,相較于基于NSP的掃查圖像,基于NSK的掃查圖像在無缺陷處的噪聲較大。而對于兩種信號特征而言,均存在使用雙傳感器的軸向梯度磁場感測機制檢測時噪聲波動減小的規律。

3. 信號特征融合及缺陷圖像質量評估

3.1 信號特征融合

由之前討論分析得到,兩種信號特征均能對缺陷進行成像,因此考慮將兩種信號特征進行融合形成融合信號特征NSF,旨在取得更好的成像效果。根據之前的掃查結果可將信號特征掃查矩陣分為缺陷區域（Defective areas,DA）與非缺陷區域（Non-defective areas,NDA）。融合算法具體如下

式中：NSF（m,n）為融合信號特征掃查結果矩陣；m和n分別表示矩陣中的行號和列號。

在融合過程中,于缺陷區域取信號特征NSK與NSP中的較大值,非缺陷區域取信號特征NSK與NSP中的較小值,最后形成融合信號特征。另外,由圖7可以看出,當基于NSK對缺陷進行成像時,非缺陷部分的噪聲波動較大,會對融合信號特征造成影響,因此對融合信號特征在非缺陷部分進行降噪處理。為將噪聲波動限制在噪聲均值較小的范圍內,采用中值濾波器對噪聲區域的信號進行平滑處理,中值濾波器窗口大小取2。基于融合信號特征所得的缺陷掃查圖像如圖8所示。

3.2 缺陷圖像質量評估

為定量評估不同信號特征以及不同磁場感測機制下缺陷成像圖的圖像質量,引入圖像信噪比SNR用以評估缺陷部分信號相比于非缺陷部分信號的相對強度,圖像信噪比計算公式如下：SNR=10lg(PDA/PNDA)（PDA,PNDA分別為缺陷區域和非缺陷區域的歸一化信號特征平均功率）。另外,引入噪聲均方誤差MSE用于評估非缺陷部分噪聲的波動程度。圖像信噪比越大,說明圖像中所含缺陷信號相較于噪聲更清晰、更突出,即圖像質量更好,同時也說明檢測靈敏度更高；噪聲均方誤差越小,說明噪聲波動越小,檢測受噪聲的影響越小。不同磁場檢測機制下的缺陷圖像信噪比以及噪聲均方誤差的計算結果如圖9所示。

由圖9的定量分析可以看出,對于兩種信號特征而言,均存在使用雙傳感器檢測時圖像信噪比更高且噪聲均方誤差值更小的規律,說明使用雙傳感器的軸向梯度磁場感測機制能夠提高圖像質量、提高檢測靈敏度并降低噪聲影響。由圖9（a）可以看出,基于融合信號特征的成像結果的圖像信噪比更高,說明了融合信號特征能夠改善成像效果；由圖9（b）可以看出,基于融合信號特征的成像結果的噪聲均方誤差也相對更小,證明了降噪處理的有效性。

4. 結論

提出了一種基于脈沖渦流雙傳感器差分探頭的舊油管內壁腐蝕缺陷可視化評估方法。該方法通過處理脈沖渦流檢測信號,提取下降沿對數曲線斜率和歸一化差分信號峰值作為信號特征對缺陷進行可視化處理,首先基于兩種信號特征分別對缺陷進行成像,發現雙傳感器的應用能夠提高缺陷成像圖的圖像信噪比、提高檢測靈敏度,并降低無缺陷部分的噪聲波動。其次,提出了融合信號特征的方法,并利用中值濾波器對圖像進行降噪處理。試驗結果顯示,融合信號特征的缺陷成像圖的圖像質量更好。